大摩数字经济混合基金gpt5.0：大摩数字经济混合雷志勇：看好人工智能带来的算力资本开支提升 没有要告诉别人

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AI浪潮下云计算服务器等算力基础设施迎来新1轮增长据华为&信通院数据，2021年全球算力总规模615EFlops，2030年将达56ZFlops，2021~2030CAGR 65%华为轮值董事长胡厚崑指出，到2030年，通用算力将增加10倍，人工智能算力将增加500倍。

服务器是AI算力载体，大算力需求下服务器市场迎新1轮增长根据IDC数据，2022年全球服务器出货量1516万台，同比增长12%，产值达1216亿美元，随着AI、元宇宙等兴起，算力需求持续释放带动算力基础设施产业迎来增长新周期，预计2026年全球服务器出货量将达1885万台，5年CAGR6.8%，产值将达1665亿美元，5年CAGR10.2%。

目前用于人工智能大模型训练和推理的GPU持续紧张，海外AI芯片龙头在AI训练芯片具备十分显著的优势，H100 GPU是当前市场综合性能、生态和性价比来看最好的产品，但由于半导体晶圆厂通常1年左右的扩产周期，短期爆发的AI大模型训练需求无法得到足够满足，根据海外晶圆代工龙头二季度公开事迹法说会，预计AI芯片的供应紧张持续到2024年底，而其中核心在于先进封装（COWOS，Chip on wafer on substrate）产能，预计COWOS的产能大约会增加2倍左右，反映了AI带动的算力需求的激增。

从需求端角度来看，北美云厂商四巨头近期陆续发布2023Q2事迹，同时对后续季度进行展望，基本上都提到加大对AI大模型和云营业的支出，同时挤压传统服务器的资本开支，预计北美云厂商四巨头的资本开支增速有望稳中有升，但AI有关的算力资本开支占比有望大幅提升。

从技术角度来看，大模型的参数仍然呈现指数上行，根据公开数据显示，GPT 3大模型训练需要13亿参数，GPT 3.5需要1760亿参数，GPT 4.0参数量提升到1.8万亿，今年7月GPT 5.0完成商业注册，预计有17.5万亿参数，进1步带动训练端算力的需求。

综合以上，虽然前期资本市场对算力需求和相关A股标的事迹预期提升过快带来回调压力，但算力板块的景气度趋势没有受到影响，仍然有望是人工智能大趋势下的核心受益板块（作者：大摩数字经济混合基金经理 雷志勇）

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